MATLAB을 활용한 데이터 과학과 머신러닝 응용

데이터를 통해 실제 현상을 이해하고 분석하는데 활용할 수 있도록 본 세미나에서는 MATLAB^®에서의 이미지, 텍스트 및 신호형태의 다양한 데이터 처리 이후 머신러닝과 같은 AI의 개발에 활용한 전반적인 워크플로에 대해 소개드립니다. 보다 빠르고 효율적인 데이터 처리에 대하여 현업에서 필요한 환경과 그리고 MATLAB이 어떻게 지원하고 있는지를 다양한 예시와 함께 설명 드릴 예정입니다.

또한 MATLAB 머신러닝 대화형 환경은 개발자들이 머신러닝 모델 개발을 위해 다양한 도구들을 활용하여 효율적이고 신속하게 개발을 완수할 수 있도록 하고, 개발된 모델의 독립 실행 및 다양한 플랫폼으로 배포 과정을 실질적 예시를 사용하여 소개합니다.

58:15

MATLAB을 활용한 데이터 과학 및 머신러닝을 위한 데이터 처리 기법 소개 이 웨비나에서는 MATLAB에서 지원하는 빅데이터 처리, Streaming processing 환경, 병렬 처리를 이용한 대용량 영상 처리등에 대한 소개와 인공 지능 개발에 필요한 데이터 전처리에 대한 주제로 다양한 예시와 함께 설명합니다.

45:04

자동화된 최적 머신러닝 모델 개발 과정 소개 본 웨비나에서는 최적 머신러닝 모델 개발을 위한 기법을 소개합니다. 자동화된 머신러닝(AutoML) 환경은 다양한 대화형 환경을 이용하여 데이터 준비에서 자동화된 특징 추출, 모델 선정 및 튜닝, 그리고 임베디드 하드웨어 및 다양한 플랫폼으로 배포까지를 신속하고 편리하게 진행할 수 있도록 지원합니다.

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